J-GLOBAL foresight

独立行政法人 科学技術振興機構

知識基盤情報部

知識基盤高度化担当

治部眞里

1

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国際標準フォーマット：RDF化Rensselaer Polytechnic Institute

第4期科学技術基本政策策定の基本方針 <情報関連抜粋>

P9 国民の健康状態を長期間追跡し、食などの生活習慣や生活環境の影響を調査するとともに、臨床データ、メタボローム、ゲノム配列の解析等のコホート研究を推進し、生活習慣病等の発症と進行の仕組みを解明することで、客観的根拠（エビデンス）に基づいた予防法を開発する。また、大規模疫学研究の推進のために、医療情報の電子化、標準化、データベース化等の基盤整備を推進するとともに、個人情報保護に配慮しつつ、これらの情報の有効利用、活用を促進する。

P13 国は、産学官連携の成果を総合的に検証するため、特許実施件数や関連収入などの量的評価を推進するとともに、市場への貢献、研究成果の普及状況、雇用の確保など質的評価を充実する。また、これらの評価に必要な体制を整備する。

P15 国は、大学等の参画機関の協力を得て、研究目的に限り、特許を無償開放する仕組みを構築する。また、特許と関連する科学技術情報を併せて収集、公開する仕組みや、知的財産を利用、活用するための枠組みを整備する。さらに、特許や各種文献を連結、分析するシステムなど、知的財産関連情報の基盤整備とネットワーク化を推進する。

P23 国は、科学技術に関する政策決定に活用するため、海外の情報を継続的、組織的、体系的に収集、蓄積、分析し、横断的に利用する体制を構築するとともに、これらに携わる人材の養成を進める。

P25 国は、国際水準の研究の推進や人材の育成と確保、国際的な情報発信の機会の充実等の取組を多面的に支援する。その際、大学及び公的研究機関の機関別、研究領域別に評価を行い、その結果を資金配分に反映する仕組みを検討する。

P32 国は、「知的基盤整備計画」の達成状況を踏まえ、新たな整備計画を策定し、大学や公的研究機関等を中核的機関として、関係する機関との連携、協力による知的基盤の整備及びその利用、活用を促進する。

P32 国は、利用者ニーズを踏まえた成果の蓄積、データベースの整備や統合、その利用、活用、既に整備された機器及び設備の有効活用を促進し、知的基盤の充実及び高度化を図る。また、知的基盤整備に関する国際的な取組への参画、他国との共同研究の実施、相互利用の促進、標準化の取組を進める。

P32 国は、大学や公的研究機関における機関リポジトリ の構築を推進し、論文、観測、実験データ等の教育研究成果の電子化による体系的収集、保存やオープンアクセスを促進する。また、学協会が刊行する論文誌の電子化、国立国会図書館や大学図書館が保有する人文社会科学も含めた文献、資料の電子化及びオープンアクセスを推進する。

P32 国は、デジタル情報資源のネットワーク化、データの標準化、コンテンツの所在を示す基本的な情報整備、さらには情報を関連付ける機能の強化を進め、領域横断的な統合検索、構造化、知識抽出の自動化を推進する。また、研究情報全体を統合して検索、抽出することが可能な「知識インフラ」としてのシステムを構築し、展開する。

P32 国は、大学や公的研究機関が、電子ジャーナルの効率的、安定的な購読が可能となるよう、有効な方策を検討することを期待する。また、国はこれらの取組を支援する。

（H22.12.24 総合科学技術会議（第９５回） 諮問第11号「科学技術に関する基本政策について」 に対する答申（案））

第4期科学技術基本政策策定の基本方針 <情報関連抜粋>

P33 我が国において、科学技術イノベーション政策を推進することが、経済的、社会的に価値あるものとなるためには、国が、その企画立案、推進に際して、取り組むべき課題や社会的ニーズについての国民の期待を的確に把握し、これを適切に政策に反映していく必要がある。また、これらの政策を広く国民各層に発信し、説明責任の強化に努めることも必要である。このため、政策の企画立案、推進に際して、意見公募手続きの実施や、国民の幅広い参画を得るための取組を推進する。

P35 国は、学協会が、研究者による研究成果の発表や評価、研究者間あるいは国内外の関係団体との連携の場として重要な役割を担っていることを踏まえ、そうした機能を強化するとともに、研究の知見や成果を広く社会に普及していくことを期待する。

P36 国は、客観的根拠（エビデンス）に基づく政策の企画立案や、その評価及び検証の結果を政策に反映するため、「科学技術イノベーション政策のための科学」を推進する。その際、自然科学の研究者はもとより、広く人文社会科学の研究者の参画を得るとともに、これらの取組を通じて、政策形成に携わる人材の養成を進める。

P37 国及び資金配分機関は、資金配分の不合理な重複や過度の集中を避けるため、大学及び公的研究機関に研究者のエフォート管理の徹底を求めるとともに「府省共通研究開発管理システム（e-Rad）」を運用し、競争的

資金を適切かつ効率的に執行する。

P39 国及び資金配分機関は、ハイリスク研究や新興・融合領域の研究が積極的に評価されるよう、多様な評価基準や項目を設定する。研究開発課題の評価においては、研究開発活動に加えて、人材養成や科学技術コミュニケーション活動等を評価基準や評価項目として設定することを進める。また、それが有効と判断される場合には、世界的なベンチマークの適用や海外で活躍する研究者等の評価者としての登用を促進する。

P40 国及び資金配分機関は、優れた研究開発成果を切れ目無く次につなげていくため、研究開発が終了する前の適切な時期に評価を行う取組を促進する。

P40 国及び資金配分機関は、評価の重複や過剰な負担を避けるため、他の評価結果の活用を通じて、研究開発評価の合理化、効率化を進める。

（H22.12.24 総合科学技術会議（第９５回） 諮問第11号「科学技術に関する基本政策について」 に対する答申（案））

政策的課題 社会ニーズ

電子化

企業ニーズ

書誌DBｼｽﾃﾑ（総合情報ｼｽﾃﾑ）

ReaD（更新系）

J-GLOBAL（更新系）

JaLC

J-STAGE（公開系）

JDreamⅡ（高付加価値）

J-GLOBAL（一般用IF）

J-GLOBAL foresight

（分析用IF）

ＪＳＴ知識インフラのバックボーン他の知識インフラ

（体系的に整理され、関連付けられたメタデータ群（基本情報））

知識抽出

文献（電子Ｊ）文献（冊子） 文献（特許） ファクトデータ 研究者等

所在案内

提供提供 要望要望売上 発信 注目提供

学協会支援

ＪＳＴ内外の各種施策等で整備

求人・求職

ポスドク支援

人材育成

所在案内

国際競争力

ポスドク活用

連携

① ② ③

⑥ ⑦

⑧

⑨

④連携

⑤

A

B

⑩

２０１１年１２月中旬リリース予定

使用したデータベース

Thomson Reuters:Web of ScienceEssential Science Indicators (2000-2010)Derwent Innovation IndexJDreamII

使用したテクノロジー

AmChartsGoogle APICytoscapeCystoscape WebMCODE plugins

製作者 Mari Jibu, Hideki Omi, Yusuke Mukai

製作日 2011/10/21

7

論文：共引用分析・書誌結合分析特許：特許引用分析特許～論文

テクノロジーリンケージ：特許～論文（特許に引用された論文分析）

サイエンスリンケージ

研究者間のネットワーク構造分析研究分野・技術分野の発展史ファンディング～研究成果（論文・特許）他のデータベース接合マッピング

知の具現化

知の創造

A (既存のテクノロジー)

A (既存のテクノロジー)

A’ (イノベーション)A’ (イノベーション)

S (既存のサイエンス)S (既存のサイエンス)

A* (イノベーション)A* (イノベーション)

ブレークスルー

JST：イノベーション創造を推進する機関

P (サイエンスの発展)P (サイエンスの発展)

共鳴場

特許特許

ForesightForesight

ファンディング

論文論文

インプット・アウトプット

研究発展史

技術の発展史

ネットワーク分析

データベースのリンケージ

テクノロジーリンケージ（特許～論文）

サイエンスリンケージ

マッピング：キーワード引用分析

引用分析

マッピング：キーワード

論文論文

特許特許

論文論文

特許特許

テクノロジーリンケージ（特許～論文）

ファンディング

ファンディング

ファンディング

9

•分野をクリックすることによって、データの表示有無を変えることができる

•ナビゲーションコントロールの上下左右のコントロールを使用して地図上を移動可能世界の論文数を表示•データをダウンロード可能

10

1. 簡易分析ツールは、J-GLOBALのデータを

対象

2. 検索式にユーザーがキーワードを挿入

3. リアルタイムで可視化可能

基本情報の種類：研究者文献特許

研究課題機関

科学技術用語化学物質遺伝子資料

検索式：山中伸弥

論文 論文と特許のリンケージ

特許

サイエンスフロント イノベーションフロント テクノロジーフロント

Essential Science Indicators (ESI)+Web of Science (WoS)

Essential Science Indicators+Derwent Innovation Index

Derwent Innovation Index (DII)

論文A論文A 論文 B論文 B

論文X論文X 論文 Y論文 Y 論文Z論文Z

AA

BBDD

CCEE

FF GG

II JJHH

1

特許 A特許 A 特許 B特許 B

特許 a特許 a 特許b特許b 特許c特許c

AA

BB

DD

CC

EEFF

GG

II

JJ HH

論文A論文A 論文 B論文 B

特許X特許X 特許Y特許Y 特許 Z特許 Z

AABB

DDCC EE

FF GG

II JJ

HH

ESI

WoS

ESI

DII

DII

DIIサイエンス、イノベーション、テクノロジーの

構造を俯瞰

検索

方法論

特許A

特許B

特許C特許D

特許E

Derwent Innovation Index

論文○○

論文△△

論文××

共引用関係

共引用関係

被引用TOP1%（ESI）

引用

共引用２ 共引用１

論文■■

特許F

共引用関係

共引用１

各グループ（イノベーションフロント）

各グループ（イノベーションフロント）

特許に共引用される論文に注目したイノベーションフロント特許に共引用される論文に注目したイノベーションフロント

一定の閾値で共引用文献集合をグループ分け

ESI（TOP1%論文）２００５年～２００９年約５万件３００件のペアを抽出

イノベーションフロント:2323クラスタの構成論文数：113日本人研究者を含むクラスター：4

ペアーの導出仕方は、Thomson Reuters 社の計算方法に基づくhttp://sciencewatch.com/about/met/rf-methodology/参照

クラスター分析については、MCODE法による。Bader GD, Hogue CWAn automated method for finding molecular complexesin large protein interaction networks.BMC Bioinformatics. 2003 Jan 13;4(1):2 参照

12

イノベーションフロント

イノベーションフロント

・ノードの大きさは論文の被引用回数に比例

・ノード表示：分野（変更可能）

・ノードの位置、ノード間の距離に意味はない。

•ノードをクリックすると論文の書誌データを表示

オープンソースであるCytoscapeを使用

検索

HOME JST指標 データ＆ランキング 方法論 J-GLOBAL foresightについて

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特許に共引用される論文に注目したイノベーションフロント特許に共引用される論文に注目したイノベーションフロント

臨床医学

山中伸弥（京都大学）iPS

臨床医学門脇孝（東京大学）生活習慣を原因とする２型糖尿病インスリン抵抗性の分子機構

基礎医薬品

グループの各文献を分析、各フロントを命名の予定

23クラスター

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臨床医学

臨床医学

論文:113 特許:23

掲載ジャーナル（上位10) 分野

インパクトファクターの高いScience Natureの論文の引用が多い

多くは、ライフサイエンス系

論文と特許のリンケージはバイオテクノロジー分野が強い（Anderson, et al., 1996 ）

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今後の発展：

1. 客観性の高いデータ（ハードデータ）の検索、あるいは計量分析結果を政策決定者や研究者の方に提示し、エビデンスの政策立案や研究者の高度な分析への貢献

2. JST自らの事業実施責任として、JSTの事業成果の公開

3. 新しい指標を研究開発

4. ユーザーがデータを見ながら、その因果関係を見極め、機関の研究戦略等への貢献